Entrée des données pour Puissance et effectif de l'échantillon pour l'ANOVA à un facteur contrôlé

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Dans Nombre de niveaux, entrez le nombre de valeurs ou de catégories du facteur. Par exemple, si le facteur Equipe comporte 3 paramètres (Matin, Jour, Nuit), le nombre de niveaux est 3.
Spécifiez les valeurs de deux des variables de fonction de puissance suivantes. Laissez la variable que vous souhaitez calculer vide.
Conseil
Pour entrer des valeurs multiples dans un champ, séparez-les par un espace. Vous pouvez également utiliser une notation abrégée pour indiquer des valeurs multiples. Par exemple, entrez 10:40/5 pour indiquer des effectifs d'échantillons de 10 à 40 en incréments de 5.
- Effectifs d'échantillons : entrez au moins une valeur pour indiquer les effectifs d'échantillons à déterminer. La valeur saisie est applicable à chaque niveau de facteur. Par exemple, saisissez 50 si vous allez collecter 50 observations pour chaque niveau de facteur. Pour déterminer l'effet des différents effectifs d'échantillons, entrez des valeurs multiples. Des effectifs d'échantillons plus grands donnent au test plus de puissance pour détecter une différence.
- Valeurs de la différence maximale entre les moyennes : entrez au moins une valeur pour indiquer la différence des moyennes à détecter entre le niveau de facteur ayant la plus petite moyenne et celui ayant la plus grande moyenne. En général, vous saisissez la plus petite différence ayant des conséquences pratiques pour votre application. Par exemple, entrez 5 si cette différence des moyennes est importante à détecter, mais que les différences inférieures à 5 sont moins importantes.
- Valeurs de puissance : entrez au moins une valeur pour indiquer la probabilité selon laquelle le test détecte la différence lorsqu'elle existe réellement entre les populations. Les valeurs courantes sont 0,8 et 0,9. Par exemple, entrez 0,9 pour indiquer que le test a une probabilité de 90 % de détecter une différence importante sur le plan pratique.
Dans Ecart type, entrez une estimation prévisionnelle de l'écart type regroupé. En général, l'estimation repose sur des données historiques, une étude-pilote ou des connaissances sur le procédé.